1 前言在上一篇Blog，我介绍了在iOS上运行CNN的一些方法。但是，一般来说，我们需要一个性能强劲的机器来跑CNN，我们只不过需要将得到的结果用于移动端。之前在Matlab使用UFLDL的代码修改后跑了手型识别的3层CNN，这里我们就考虑将Matlab转C之后移植到xcode中。Step 1：Matlab 转c首先要保证代码可以跑，可以运行，比如我这边，如下测试cnn识别手型：>>
基础特征提取网络：VGG、PVANet、ResNet、IncRes V2、ResNeXt1、Faster R-CNN的思想： Faster R-CNN可以简单地看做“区域生成网络RPNs + Fast R-CNN”的系统，用区域生成网络代替FastR-CNN中的Selective Search方法。Fa
1.总体框架 R-CNN目标检测模型总体上分为三大模块：1.区域提议，2.CNN特征提取，3.SVM判别。 （1）区域提议：也可以理解为候选框提取。通过某种方法从原始输入图像中提取出与类别无关的大约2k个候选框。 （2）CNN特征提取：经过第1步提取到2k个候选框之后，分别利用CNN对这些候选框进行特征提取。 （3）SVM判别，利用第2步提取到
特征值和特征向量的计算 特征值和特征向量的几何意义特征值和特征向量确实有很明确的几何意义，矩阵(既然讨论特征向量的问题，当然是方阵，这里不讨论广义特征向量的概念，就是一般的特征向量)乘以一个向量的结果仍是同维数的一个向量。因此，矩阵乘法对应了一个变换，把一个向量变成同维数的另一个向量。那么变换的效果是什么呢？这当然与方阵的构造有密切的关系，比如可以取适当的二维方阵，使得这个变换的效果就是将平面
层次分析法第一步：建立递阶层次结构第二步：构造两两判断矩阵准则层方案层第三步：计算权重（一致性检验）和得分计算权重一致性检验算术平均法几何平均法特征值法计算得分代码： 第一步：建立递阶层次结构第二步：构造两两判断矩阵怎么构造判断矩阵呢？如果专家没有给你判断矩阵时，就自己填。比如对于准则层，问小明根据下面的标度，C1和C2你认为哪个更重要呢？ 小明回答：我认为花费比景色略微重要（介于1和3之间，那就
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2024-03-18 14:53:49
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%%=========================================================================
% 函数名称：cnnsetup
% 输入参数：net，待设置的卷积神经网络；x，训练样本；y，训练样本对应标签；
% 输出参数：net，初始化完成的卷积神经网络
% 主要功能：对CNN的结构进行初始化
% 算法流程：1）
% 注意事项：1）isOc
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% 函数名称：cnnsetup
% 输入参数：net，待设置的卷积神经网络；x，训练样本；y，训练样本对应标签；
% 输出参数：net，初始化完成的卷积神经网络
% 主要功能：对CNN的结构进行初始化
% 算法流程：1)
% 注意事项：1)isOc
今天重点理解了几篇介绍CNN的博文，跑了几个基于keras的cnn的代码样例，只能说实现了对CNN的初窥！计算一个维度（宽或高）内一个输出单元里可以有几个隐藏单元的公式权值参数，同时理解了权值共享的情况 权值共享(Shared Weights)在卷积网络中，每个稀疏过滤器hi通过共享权值都会覆盖整个可视域，这些共享权值的单元构成一个特征映
SVM约束因子测试----Matlab版本1.约束因子1.1 约束因子C对于不可分的数据集，需要容忍一定错误率的存在。因此引入了约束因子C来权衡这个容忍度。得到的优化问题为:通过式子我们可以看到，但C足够大时，误差受到的关注度就会增大，这时SVM就会通过缩减间隔的方式来使这个误差减小。但支持向量机的"带宽"越小，容错率也就对于下降，因此我们需要限制C的大小，不能一味放大误差的影响。对偶化后的问题:
CNN中卷积和池化操作后的特征图大小计算方法一、卷积操作二、池化操作三、实战3.1.卷积计算例13.2.卷积计算例23.3.池化操作例1 特别的： 当计算尺寸不被整除时，卷积向下取整，池化向上取整。（只在GoogLeNet中遇到过。） 一般的： 卷积池化均向下取整 一、卷积操作假设： 设输入图像尺寸为WxW，卷积核尺寸为FxF，步幅为S，填充为P,经过该卷积层后输出的图像尺寸为NxN,计
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2023-11-26 14:04:09
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深度神经网络框架：(前向神经网络FDNN&&全连接神经网络FCNN)使用误差反向传播来进行参数训练(训练准则、训练算法)数据预处理 最常用的两种数据预处理技术是样本特征归一化和全局特征标准化。 a.样本特征归一化 如果每个样本均值的变化与处理的问题无关，就应该将特征均值归零，减小特征相对于DNN模型的变化。在语音识别中，倒谱均值归一化(CMN)是在句子内减去MFCC特征的均值，可以
DenseNet复现DenseNet网络是2017年提出的一种借鉴了GoogLeNet的Inception结构，以及ResNet残差结构的一种新的稠密类型的网络，既利用残差结构避免网络退化，又通过Inception结构吸收多层输出的特征，其拥有着极好的性能又占据着恐怖的内存，但是对于追求准确率的任务来说这是一个非常值得尝试的选择。一维模型训练模板代码自己编写已开源https://github.co
MATLAB一维、二维、三维 标量函数绘图1. 一维标量绘图plot2. 二维、三维标量绘图2.1. mesh函数标量绘图2.2. surf函数标量绘图2.3. contour（x,y,z）与contour3(x,y,z)函数绘制等高线2.4. pcolor(x,y,c)绘制伪彩图2.5. slice(x,y,z,v,xi,yi.zi)绘制切片图2.6. NaN进行裁剪 绘图可以将抽象的公式转
说明：本博文假设你已经做好了自己的数据集，该数据集格式和VOC2007相同。下面是训练前的一些修改。 （做数据集的过程可以看） Faster-RCNN源码下载地址： Matlab版本：https://github.com/ShaoqingRen/faster_rcnn Python版本:https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn 本文用到的是Mat
————————————-conv2函数—————————————-1、用法 C=conv2(A,B,shape); %卷积滤波 复制代码 A:输入图像，B:卷积核
假设输入图像A大小为ma x na，卷积核B大小为mb x nb，则
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两个原则 1、平移不变性-2维交叉相关 对于特征在不同的地方，识别器不会发生变化。 2、局部性–只需要附近的点 识别特征只需要考虑局部信息，不考虑全部信息1、在CNN当中需要考虑图像的空间信息，所以需要矩阵来算，不能和MLP当中一样，将图像展开成向量形式。 2、权重变成4-D的张量 3、根据卷积核的不同可以得到 边缘检测、锐化、高斯模糊的效果 4、二维交叉相关、二维卷积，因为对称，所以效果一样 5
目录1 多输入通道--单输出通道2 多输出通道3
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1 CNN卷积神经网络1.1 输入层：均值化，归一化，PCA|白化1.2 卷积计算层：局部关联，窗口滑动；参数共享机制，卷积的计算1.3 激励层：激励层的实践经验，Relu(rectified the linear unit)，leaky relu，maxout，tanh，1.4 池化层：max pooling、average pooling；池化的作用；1.5全连接1.6 CNN一般结构1.7
一维卷积只在一个维度上进行卷积操作，而二维卷积会在二个维度上同时进行卷积操作。一维卷积：tf.layers.conv1d() 一维卷积常用于序列数据，如自然语言处理领域。tf.layers.conv1d(
inputs,
filters,
kernel_size,
strides=1,
padding='valid',
data_forma
本文档内容来自W3Cshool MATLAB教程MatLab基本语法安装后打开出现此界面就在中间的“命令行窗口”操作 熟悉matlab基本语法开始使用 MATLAB 时可以在“>>”命令提示符下输入命令，输入命令后MatLab会立即执行。实践输入5+5回车，MATLAB会自动执行并返回结果。5+5=10，系统自动创建变量 ans用来存储结果10。而不必像C语言中需要提前声明一个变量。输
